LLMOps: a próxima fronteira para operações de aprendizado de máquina

Aprendizado de máquina (ML) é uma tecnologia poderosa que pode resolver problemas complexos e agregar valor ao cliente. No entanto, os modelos de ML são difíceis de desenvolver e implantar. Eles precisam de muita experiência, recursos e coordenação. Isso é por que Operações de aprendizado de máquina (MLOps) surgiu como um paradigma para oferecer valores escaláveis ​​e mensuráveis ​​para Artificial Intelligence (AI) negócios impulsionados.

MLOps são práticas que automatizam e simplificam fluxos de trabalho e implantações de ML. Os MLOps tornam os modelos de ML mais rápidos, seguros e confiáveis ​​na produção. O MLOps também melhora a colaboração e a comunicação entre as partes interessadas. Mas é necessário mais do que MLOps para um novo tipo de modelo de ML chamado Modelos de linguagem grande (LLMs).

LLMs são redes neurais profundas que podem gerar textos em linguagem natural para diversos fins, como responder perguntas, resumir documentos ou escrever código. LLMs, como GPT-4, BERT e T5, são muito poderosos e versáteis em Processamento de Linguagem Natural (PNL). Os LLMs podem compreender as complexidades da linguagem humana melhor do que outros modelos. No entanto, os LLMs também são muito diferentes de outros modelos. Eles são enormes, complexos e exigem muitos dados. Eles precisam de muita computação e armazenamento para treinar e implantar. Eles também precisam de muitos dados para aprender, o que pode levantar questões de qualidade, privacidade e ética dos dados.

Além disso, os LLMs podem gerar resultados imprecisos, tendenciosos ou prejudiciais, que necessitam de avaliação e moderação cuidadosas. Um novo paradigma chamado Operações de modelo de linguagem grande (LLMOps) torna-se mais essencial para lidar com esses desafios e oportunidades dos LLMs. LLMOps são uma forma especializada de MLOps que se concentra em LLMs em produção. LLMOps incluem as práticas, técnicas e ferramentas que tornam os LLMs eficientes, eficazes e éticos na produção. LLMOps também ajudam a mitigar os riscos e maximizar os benefícios dos LLMs.

Benefícios LLMOps para organizações

LLMOps podem trazer muitos benefícios para organizações que desejam utilizar todo o potencial dos LLMs.

Um dos benefícios é o aumento da eficiência, já que o LLMOps fornece a infraestrutura e as ferramentas necessárias para agilizar o desenvolvimento, a implantação e a manutenção dos LLMs.

Outro benefício são os custos reduzidos, uma vez que os LLMOps fornecem técnicas para reduzir o poder de computação e o armazenamento necessários para os LLMs sem comprometer o seu desempenho.

Além disso, LLMOps fornece técnicas para melhorar a qualidade, diversidade e relevância dos dados e a ética, justiça e responsabilidade dos dados dos LLMs.

Além disso, LLMOps oferece métodos para permitir a criação e implantação de aplicações LLM complexas e diversas, orientando e aprimorando o treinamento e avaliação de LLM.

Princípios e melhores práticas de LLMOps

Abaixo, os princípios fundamentais e as melhores práticas dos LLMOps são brevemente apresentados:

Princípios Fundamentais dos LLMOPs

Os LLMOPs consistem em sete princípios fundamentais que orientam todo o ciclo de vida dos LLMs, desde a coleta de dados até a produção e manutenção.

1. O primeiro princípio é coletar e preparar diversos dados textuais que possam representar o domínio e a tarefa do LLM.
2. O segundo princípio é garantir a qualidade, diversidade e relevância dos dados, pois afetam o desempenho do LLM.
3. O terceiro princípio é criar sugestões de entrada eficazes para obter o resultado desejado do LLM usando criatividade e experimentação.
4. O quarto princípio é adaptar LLMs pré-treinados a domínios específicos, selecionando os dados, hiperparâmetros e métricas apropriados e evitando overfitting ou underfitting.
5. O quinto princípio é enviar LLMs ajustados para produção, garantindo escalabilidade, segurança e compatibilidade com o ambiente do mundo real.
6. O sexto princípio é acompanhar o desempenho dos LLMs e atualizá-los com novos dados à medida que o domínio e a tarefa podem evoluir.
7. O sétimo princípio é estabelecer políticas éticas para o uso do LLM, cumprindo as normas legais e sociais e construindo a confiança dos usuários e das partes interessadas.

Melhores práticas para LLMOPs

LLMOps eficazes dependem de um conjunto robusto de melhores práticas. Isso inclui controle de versão, experimentação, automação, monitoramento, alertas e governança. Estas práticas servem como diretrizes essenciais, garantindo a gestão eficiente e responsável dos LLMs ao longo do seu ciclo de vida. Cada uma das práticas é brevemente discutida abaixo:

• Controle de versão— a prática de rastrear e gerenciar as mudanças nos dados, código e modelos ao longo do ciclo de vida dos LLMs.
• Experimentação—refere-se ao teste e avaliação de diferentes versões dos dados, código e modelos para encontrar a configuração e o desempenho ideais dos LLMs.
• Automação— a prática de automatizar e orquestrar as diferentes tarefas e fluxos de trabalho envolvidos no ciclo de vida dos LLMs.
• do Paciente— coletar e analisar métricas e feedback relacionados ao desempenho, comportamento e impacto dos LLMs.
• Alerta— a criação e o envio de alertas e notificações com base nas métricas e nos comentários recolhidos no processo de monitorização.
• Governance— estabelecer e fazer cumprir as políticas, padrões e diretrizes para o uso ético e responsável dos LLMs.

Ferramentas e plataformas para LLMOps

As organizações precisam usar várias ferramentas e plataformas que possam apoiar e facilitar LLMOps para utilizar todo o potencial dos LLMs. Alguns exemplos são OpenAI, Abraçando o rosto e Pesos e preconceitos.

OpenAI, uma empresa de pesquisa de IA, oferece vários serviços e modelos, incluindo GPT-4, DALL-E, CLIP e DINOv2. Embora GPT-4 e DALL-E sejam exemplos de LLMs, CLIP e DINOv2 são modelos baseados em visão projetados para tarefas como compreensão de imagens e aprendizagem de representação. A API OpenAI, fornecida pela OpenAI, suporta a Estrutura de IA Responsável, enfatizando o uso ético e responsável da IA.

Da mesma forma, Hugging Face é uma empresa de IA que fornece uma plataforma de PNL, incluindo uma biblioteca e um hub de LLMs pré-treinados, como BERT, GPT-3 e T5. A plataforma Hugging Face suporta integrações com TensorFlow, PyTorchou Amazon Sage Maker.

Weights & Biases é uma plataforma MLOps que fornece ferramentas para rastreamento de experimentos, visualização de modelos, controle de versão de conjuntos de dados e implantação de modelos. A plataforma Weights & Biases oferece suporte a várias integrações, como Hugging Face, PyTorch ou Parceria .

Estas são algumas das ferramentas e plataformas que podem ajudar nos LLMOps, mas muitas mais estão disponíveis no mercado.

Casos de uso de LLMs

Os LLMs podem ser aplicados a vários setores e domínios, dependendo das necessidades e objetivos da organização. Por exemplo, na área da saúde, os LLMs podem ajudar no diagnóstico médico, na descoberta de medicamentos, no atendimento ao paciente e na educação em saúde, prevendo a estrutura 3D das proteínas a partir de suas sequências de aminoácidos, o que pode ajudar a compreender e tratar doenças como COVID-19, Alzheimer ou Câncer.

Da mesma forma, na educação, os LLMs podem melhorar o ensino e a aprendizagem através de conteúdo personalizado, feedback e avaliação, adaptando a experiência de aprendizagem de línguas para cada utilizador com base no seu conhecimento e progresso.

No e-commerce, os LLMs podem criar e recomendar produtos e serviços com base nas preferências e no comportamento do cliente, fornecendo sugestões personalizadas de combinações em um espelho inteligente com realidade aumentada, proporcionando uma melhor experiência de compra.

Desafios e riscos dos LLMs

Os LLMs, apesar das suas vantagens, apresentam vários desafios que exigem uma consideração cuidadosa. Primeiro, a procura de recursos computacionais excessivos levanta preocupações ambientais e de custos. Técnicas como compactação e remoção de modelo aliviam isso otimizando tamanho e velocidade.

Em segundo lugar, o forte desejo de conjuntos de dados grandes e diversificados introduz desafios de qualidade dos dados, incluindo ruído e preconceitos. Soluções como validação e aumento de dados melhoram a robustez dos dados.

Em terceiro lugar, os LLM ameaçam a privacidade dos dados, arriscando a exposição de informações sensíveis. Técnicas como privacidade diferencial e criptografia ajudam a proteger contra violações.

Por último, as preocupações éticas surgem da potencial geração de resultados tendenciosos ou prejudiciais. Técnicas que envolvem detecção de preconceitos, supervisão humana e intervenção garantem a adesão aos padrões éticos.

Estes desafios exigem uma abordagem abrangente, abrangendo todo o ciclo de vida dos LLMs, desde a recolha de dados até à implementação do modelo e à geração de resultados.

Concluindo!

LLMOps é um novo paradigma com foco no gerenciamento operacional de LLMs em ambientes de produção. LLMOps abrange as práticas, técnicas e ferramentas que permitem o desenvolvimento, implantação e manutenção eficiente de LLMs, bem como a mitigação de seus riscos e a maximização de seus benefícios. LLMOps é essencial para desbloquear todo o potencial dos LLMs e aproveitá-los para vários aplicativos e domínios do mundo real.

No entanto, o LLMOps é um desafio, exigindo muita experiência, recursos e coordenação entre diferentes equipas e fases. LLMOps também requer uma avaliação cuidadosa das necessidades, objetivos e desafios de cada organização e projeto, bem como a seleção das ferramentas e plataformas apropriadas que podem apoiar e facilitar LLMOps.